进入二十一世纪机以来,世界各国经济高速发展,而交通运输也随着汽车数量的快速增加不堪重负,交通拥堵,交通事故已经成为困扰城市发展的重大问题。智能交通系统越来越受到政府、学者的高度重视,被科学家誉为解决交通问题的最佳途径,其中交通标志识别又是智能交通系统的关键技术,吸引了众多科学家在此领域中的投入。本文总结前人的科研经验,以自然场景的交通标志图像为研究对象,研究了交通标志从复杂自然场景中的快速定位以及交通标志识别。主要介绍了以下几个方面的工作:首先,本文针对从自然场景中交通标志的采集图像,考虑到图像光照的变化,拍摄角度不同,距离不同等问题,采用了颜色模型的转换,灰度归一化,图像尺寸归一化等图像预处理。其次,提出了基于直线包络交通标志快速定位的方法。利用颜色信息以及统计直线信息,获取目标候选区域,然后利用形态学运算和种子填充方法获取标记的独立连通区域,再利用交通标志的纵横比、内部孔洞信息将交通标志从目标候选区域中准确定位出来。最后,利用形状上下文思想匹配算法识别交通标志。根据内轮廓特征点的协方差矩阵特征根乘积来估计曲率,求取曲率的极值点,运用形状上下文思想描述特征点的距离和角度信息,然后用余弦相似度度量和八皇后优化匹配策略来识别目标交通标志,并通过本文采集的交通标志数据库来验证算法性能。